Mathematical Optimization in the Era of AI 【2024.10.31 15:30-16:30, N219】 |
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2024-10-28 Colloquia Seminars Speaker | 叶荫宇讲席教授,美国斯坦福大学管理科学与工程系 | Title | Mathematical Optimization in the Era of AI | Time | 10月31日15:30-16:30 | Venue | N219 | Abstract | This talk aims to respond to the question: are the classical mathematical optimization/game models, theories, and algorithms remaining valuable in the AI and LLM era? We present several cases to show how mathematical programming and AI/Machine-Learning technologies complement each other. In particular, we discuss advances in mathematical modeling and LP, SDP and/or Market-Equilibrium computing aided by LLM, First-Order methods and the GPU Implementation. On the other hand, we describe how classic optimization techniques can be applied to accelerate the LLM Training and Fine-Tuning. | Affiliation | 叶荫宇 (Yinyu Ye) 现任斯坦福大学李国鼎讲席教授和上海交通大学访问讲习教授。他的主要研究方向为连续和离散优化,数据科学及应用,数字算法设计及分析,算法博弈及市场均衡,运筹及管理科学等; 他和其他科学家开创了内点优化算法,锥规划模型,分布式鲁棒优化,在线线性规划和学习,强化学习和马可夫过程及非凸优化算法分析等。他和他的学生多次获得科学奖项: 包括他自己的2006 INFORMS Farkas Prize (首位获奖者) ,2009年约翰·冯·洛伊曼理论奖,国际数学规划2012 Tseng Lectureship Prize (首位获奖者每三年) ,2014美国工业与应用数学学会优化奖 (每三年) 等。根据谷歌学术统计,目前他的文章被引用总计超过 60,000次。 | |
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